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Crogl protege US $ 30 milhões para lançar a IA 'Iron Man Suit' para analistas de segurança
Na quinta-feira, uma startup chamada Crogl revelou sua mais recente inovação no mundo da TI: um assistente autônomo projetado para ajudar pesquisadores de cibersegurança a filtrar alertas diários de rede para identificar e resolver incidentes de segurança. O CEO e cofundador da Crogl, Monzy Merza, descreve essa ferramenta como um "traje do Homem de Ferro" para pesquisadores, aprimorando significativamente suas capacidades.
Este assistente já foi implementado em várias grandes empresas e organizações. Junto com seu lançamento oficial a partir da fase beta privada, a Crogl anunciou a captação de US$ 30 milhões em financiamento, divididos em uma rodada Série A de US$ 25 milhões liderada pela Menlo Ventures e uma rodada inicial de US$ 5 milhões liderada pela Tola Capital. Com sede em Albuquerque, Novo México, a Crogl planeja usar esses fundos para desenvolver ainda mais seu produto e expandir sua base de clientes.
No mercado atual, as empresas têm acesso a inúmeras ferramentas de segurança projetadas para gerenciar e abordar alertas de softwares de segurança. No entanto, a Crogl se destaca, em grande parte devido ao background único de seu fundador. Merza, que trabalhou em segurança no laboratório de pesquisa atômica Sandia do governo dos EUA e posteriormente construiu o negócio de pesquisa de segurança da Splunk antes de se mudar para a Databricks, traz uma vasta experiência para a mesa.
Antes de lançar a Crogl, Merza passou um tempo no HSBC para obter insights sobre os desafios dos usuários finais, o que informou o desenvolvimento da Crogl. Ele então se uniu a um ex-colega da Splunk, David Dorsey, agora CTO da Crogl, para tornar essa visão realidade. A empresa passou o último ano construindo sua base de clientes por meio de uma fase beta privada.
O nome "Crogl" combina elementos de Cronus (o líder dos titãs e deus do tempo), gnosis (conhecimento ou consciência) e lógica, refletindo a missão da startup de aprimorar as operações de segurança por meio de análise e compreensão avançadas.
Merza aponta um problema crítico na cibersegurança: os analistas de segurança podem lidar com cerca de duas dúzias de alertas por dia, mas podem receber até 4.500. As ferramentas existentes muitas vezes falham em avaliar os alertas tão eficazmente quanto humanos porque abordam o problema de forma incorreta. Merza e Dorsey notaram que os líderes de segurança valorizam altos volumes de alertas, pois eles proporcionam mais oportunidades de aprendizado para suas equipes por meio de aprendizado por reforço.
No entanto, gerenciar tais volumes é insustentável. Merza sugere repensar a abordagem: em vez de reduzir os alertas, e se cada alerta pudesse aprimorar as capacidades da equipe, tornando-a 'antifrágil'? Esse é o cerne do que a Crogl pretende alcançar.
Ao aproveitar big data e os princípios por trás de grandes modelos de linguagem, a Crogl desenvolveu um "motor de conhecimento" ou "Modelo de Segurança em Larga Escala". Esta plataforma não apenas sinaliza atividades suspeitas, mas também aprende a identificar ameaças potenciais com maior precisão. Além disso, permite que os pesquisadores consultem todos os alertas usando linguagem natural para descobrir e entender tendências.
Olhando para o futuro, a Crogl poderia expandir além do simples gerenciamento de alertas para áreas como remediação, de acordo com Tim Tully, o parceiro da Menlo Ventures que liderou o investimento. A relação de longa data de Tully com a equipe fundadora da Crogl, incluindo Brad Lovering, um ex-arquiteto-chefe da Splunk, deu-lhe confiança em suas capacidades. Após inicialmente perder a chance de investir na fase inicial, Tully foi convencido a participar após assistir a uma demonstração em Albuquerque, descrevendo o produto como um reflexo da abordagem de Merza para resolver desafios de segurança.
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Comentários (79)
![ThomasJones]()
$30M for an AI that does what exactly? Hope it's better than the 'smart' spam filters we've been stuck with. 🤔
![GeorgeTaylor]()
Essa ideia de 'armadura do Homem de Ferro' para analistas de segurança soa muito futurista! Mas fico pensando... será que essa autonomia toda não pode acabar gerando mais falsos positivos? Ainda assim, R$30 milhões é um investimento pesado, parece promissor para aliviar a sobrecarga dos times. 🤔
![DennisAllen]()
Этот ИИ-костюм Железного человека для аналитиков безопасности выглядит как что-то из научной фантастики! Потенциально может изменить правила игры в кибербезопасности, но возникает вопрос — не станут ли подобные инструменты слишком зависимыми от ИИ, а не от человеческого опыта? 🤔 В любом случае, интересно посмотреть, как это будет работать в реальных условиях.
![RogerGonzález]()
這個『鋼鐵人裝甲』的比喻也太中二了吧！不過說真的，資安分析師每天處理那麼多警報，能有人工智慧幫忙篩選確實會輕鬆很多。只是30M的資金...真的夠開發出可靠的系統嗎？😅
![DavidAllen]()
This AI 'Iron Man Suit' sounds dope! 😎 Crogl's tool could legit save security analysts from drowning in alerts. Wonder how it stacks up against human intuition, though?
![JuanScott]()
This AI 'Iron Man Suit' from Crogl sounds like a game-changer for cybersecurity! 😎 I wonder how it stacks up against human analysts in spotting sneaky threats.
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O nome "Crogl" combina elementos de Cronus (o líder dos titãs e deus do tempo), gnosis (conhecimento ou consciência) e lógica, refletindo a missão da startup de aprimorar as operações de segurança por meio de análise e compreensão avançadas.
Merza aponta um problema crítico na cibersegurança: os analistas de segurança podem lidar com cerca de duas dúzias de alertas por dia, mas podem receber até 4.500. As ferramentas existentes muitas vezes falham em avaliar os alertas tão eficazmente quanto humanos porque abordam o problema de forma incorreta. Merza e Dorsey notaram que os líderes de segurança valorizam altos volumes de alertas, pois eles proporcionam mais oportunidades de aprendizado para suas equipes por meio de aprendizado por reforço.
No entanto, gerenciar tais volumes é insustentável. Merza sugere repensar a abordagem: em vez de reduzir os alertas, e se cada alerta pudesse aprimorar as capacidades da equipe, tornando-a 'antifrágil'? Esse é o cerne do que a Crogl pretende alcançar.
Ao aproveitar big data e os princípios por trás de grandes modelos de linguagem, a Crogl desenvolveu um "motor de conhecimento" ou "Modelo de Segurança em Larga Escala". Esta plataforma não apenas sinaliza atividades suspeitas, mas também aprende a identificar ameaças potenciais com maior precisão. Além disso, permite que os pesquisadores consultem todos os alertas usando linguagem natural para descobrir e entender tendências.
Olhando para o futuro, a Crogl poderia expandir além do simples gerenciamento de alertas para áreas como remediação, de acordo com Tim Tully, o parceiro da Menlo Ventures que liderou o investimento. A relação de longa data de Tully com a equipe fundadora da Crogl, incluindo Brad Lovering, um ex-arquiteto-chefe da Splunk, deu-lhe confiança em suas capacidades. Após inicialmente perder a chance de investir na fase inicial, Tully foi convencido a participar após assistir a uma demonstração em Albuquerque, descrevendo o produto como um reflexo da abordagem de Merza para resolver desafios de segurança.
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A Guident opera um veículo de transporte da AuveTech no sul da Flórida, administrando uma rota de quatro milhas em West Palm Beach e uma rota de uma milha em Boca Raton por meio de sua tecnologia de m
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這個『鋼鐵人裝甲』的比喻也太中二了吧！不過說真的，資安分析師每天處理那麼多警報，能有人工智慧幫忙篩選確實會輕鬆很多。只是30M的資金...真的夠開發出可靠的系統嗎？😅
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